基于智能遗传算法与复合最小二乘支持向量机的长江水质预测与评价

摘要：

由于水质的非线性、不确定性等特性,水质预测与评价是很复杂的一个问题;最小二乘支持向量机已经成功地应用于解决非线性问题和时间级数问题.提出一种新的IGALSSM模型,即基于一种新型遗传算法--智能遗传算法参数优选的最小二乘支持向量机模型,并且将提出的模型应用于长江水质的分类识别和预测.实验结果表明,所提出的模型比神经网络有更准确的识别率和更高的预测精度,具有较强的实用价值.

关键词：最小二乘支持向量机、智能遗传算法、水质

所属期刊栏目：26

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目NSFC#60575004,NSFC#10771220;国家教育部高等学校博士点科研基金资助项目SRFDP-20070558043

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：79-81